Meta、索邦大学、耶路撒冷希伯来大学 和Kyutai的研究人员发布论文，论文的主题是关于音乐生成的新方法，特别是如何通过音频输入来控制音乐的风格。例如，你有一个贝多芬的钢琴奏鸣曲的片段，你想让AI生成一首新的钢琴曲，听起来和贝多芬的风格相似。这篇论文介绍的方法可以帮助你实现这个目标。你只需要给AI提供这个贝多芬的片段，AI就能学习这个片段的风格，并生成一首新曲子。
- 项目主页：https://musicgenstyle.github.io
主要功能
- 音频风格控制：通过分析音频输入，生成具有相似风格的音乐。
- 文本和音频联合控制：不仅可以通过音频控制风格，还可以通过文本描述来进一步细化生成的音乐。
- 平衡不同控制方式：提出了一种新的方法来平衡文本和音频控制，确保生成的音乐既符合风格，又不会完全复制输入的音频。
主要特点
- 文本反转（Textual Inversion）：利用预训练的文本到音乐的模型，将音频输入映射到文本嵌入空间中的“伪词”。
- 风格调节器（Style Conditioner）：训练一个音乐语言模型，同时联合训练一个文本调节器和一个量化音频特征提取器。
- 双分类器自由引导（Double Classifier Free Guidance）：在推理时，可以混合文本和音频控制，并使用这种方法来平衡它们。
工作原理
- 文本反转：使用预训练的文本到音乐模型，通过优化文本嵌入来匹配音频输入的风格。
- 风格调节器：设计一个风格调节模块，联合训练一个文本到音乐的模型。这个模块从几秒钟的音频中提取特征，并使用这些特征来生成音乐。
- 双分类器自由引导：在生成音乐时，可以结合文本和音频控制，并使用这种方法来平衡它们，确保生成的音乐既符合风格，又不会完全复制输入的音频。
具体应用场景
- 音乐创作：音乐家或作曲家可以使用这种方法来生成具有特定风格的音乐，作为创作的起点或灵感。
- 音乐教育：教师可以使用这种方法来生成不同风格的音乐示例，帮助学生理解不同音乐流派的特点。
- 音乐制作：在电影、游戏或广告中，可以根据需要生成符合特定场景氛围的音乐。
- 个性化音乐推荐：根据用户的喜好，生成符合他们口味的新音乐。
论文还提到了他们将发布代码，并在网站上提供音乐样本，以展示他们模型生成的音乐的质量。这表明这种方法不仅在理论上可行，而且在实际应用中也具有很高的潜力。
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